Computer treffen immer mehr Entscheidungen für uns. Was ist zu beachten? Welche Beispiele sollte man kennen? Welche Lösungen gibt es? Ich spreche mit den Machine Learning und Data Intelligence Experten Lisa Sammer und Lukas Egger.

Sprecher:

• Gast: Lisa Sammer, Center of Excellence, Business Platform & Technology, SAP
• Gast: Lukas N.P. Egger, COO & Special Projects at Eureka By SAP S/4HANA
• Host: Dr. Christian Michel, SAP Business Technology Evangelist, SAP 

Das Problem: 

• Personalisierung und Lenkung der Aufmerksamkeit
• Automatisierung von repetitiven, Erfahrungs-basierten Entscheidungen
• Beispiele für Automatisierungs-Potential ([email protected])
• Alte regelbasierte vs. neue datengetriebene Systeme
• Personalisierung und ‘Attention is the new currency’
• Grenzen der Analogie Öl: Daten als erneuerbare Energie
• Entscheidungen treffen trotz Unsicherheiten
• Facetten von Entscheidungen: Domänen, Implikationen, Risikoklassen
• Schwellenwerte zum Einsatz maschineller Entscheidungen (fehlt)
• Künstliche Intelligenz im Alltag (fehlt)
• Begriffe: KI, AI, Machine Learning, Deep Learning, Data Science, etc.
• Ethik und Kritikalität einer Entscheidung
• Warum setzt das nicht jeder ein?
  • Welche Daten?
  • Zentraler Überblick?
  • Datenqualität?
  • Externe Daten im Kontext
  • Kulturelle Herausforderung 
  • Audits und Reproduzierbarkeit
  • Budgets trotz Risiko
  • Kulturelle Unterschiede

Die Lösung:

• Budgets
• Risikokultur
• SAP Business Technology Platform als Lösung in fünf Schritten
  • Zugang, Zusammenführen und Arbeiten mit Datenquellen: SAP Data Intelligence
  • Erstellen von Machine Learning Modellen: SAP Data Intelligence
  • Flexible Ressourcen und Integration: SAP Cloud Platform
  • Visualisierung der Erkenntnisse aus Daten: SAP Analytics Cloud
  • Workshop: Give Data Purpose
• Wir müssen fragen, wohin wir wollen – Ethik, Kultur, Diversität

Close the Gap YouTube Playlist: https://www.youtube.com/watch?v=4AKHWlVvrQ0&list=PLi56zpJkGjJ7V8kNtaIUTUP3XiI1rTdPG